SPARK培训
spark培训课程内容—光环大数据spark培训机构
大数据spark培训光环大数据spark培训简介1.大数据工具—Spark实时分析Spark是伯克利大学2009年开始研发的一个项目，它是大数据时代下的一个快速处理数据分析工作的框架。
spark发展十分迅速，2014年，Hadoop的四大商业机构均宣称全力支持Spark，今后将全面接收基于Spark编写的数据挖掘与分析算法，多家世界顶级的数据企业例如Google，Facebook等现已纷纷转向Spark框架。
近两年，Spark在中国的发展达到了一个前所未有的状态和高度。
其中阿里巴巴的搜索和广告业务，最初使用Mahout和MapReduce来解决复杂的机器学习问题，但是在效率和代码维护方面并不理想，现已转向Spark框架。
淘宝技术团队使用Spark实现了多次迭代的机器学习算法和一些高计算复杂度的算法，并将其运用在推荐系统上；同时还利用Spark中的一系列组件解决了基于最大连通图的社区发现、基于三角形计数的关系衡量、基于随机游走的用户属性传播等许多生产问题。
此外，腾讯也是最早使用Spark的应用之一，借助Spark快速迭代的优势，腾讯提出了大数据精准推荐，并采用“数据+算法+系统”这套技术方案支持每天上百亿的请求量。
2.大数据处理—Spark基于内存Spark运行速度如此之快，主要得益于以下两方面：一方面，Spark中的运算大多是基于内存的。
Spark提出了一种分布式的内存抽象，称为弹性分布式数据集（RDD，Resilient DistributedDatasets）。
RDD支持基于工作集的应用，同时具有数据流模型的特点：自动容错、位置感知调度和可伸缩性。
RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中，后续的查询能够重用工作集，这极大地提升了查询速度。
另一方面，Spark从稳定的物理存储（如分布式文件系统）中加载记录，记录被传入由一组确定性操作构成的DAG，然后写回稳定存储。
DAG数据流图能够在运行时自动实现任务调度和故障恢复。
大数据spark培训
(either Spark’s own standalone cluster manager, Mesos or
YARN)
Spark ML
Other Applications
Resource manager
Spark Core
(Standalone Scheduler)
Mesos etc.
Yet Another Resource Negotiator (YARN)
System/Framework point of view
➢ Unified pipeline ➢ Simplified data flow ➢ Faster processing speed
Data abstraction point of view
➢ New fundamental abstraction RDD ➢ Easy to extend with new operators ➢ More descriptive computing model
• Disk-based data processing framework (HDFS files) • Persists intermediate results to disk • Data is reloaded from disk with every query → Costly I/O • Best for ETL like workloads (batch processing) • Costly I/O → Not appropriate for iterative or stream processing
➢ Actions: assemble final output from distributed data
Spark各个知识点总结PPT学习课件
Spark的特点
Spark是高度开放的
1. Spark提供了Python，Java，Scala，SQL的API和丰富的内置库。 2. 同时，Spark和其它的大数据工具整合的很好。尤其，Spark能够运行在Hadoop集群上面，
能够访问Hadoop数据。
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Spark的组件
Spark包括多个紧密集成的组件。
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Spark的组件
紧密集成的优点：
1. 如果Spark底层优化了，那么基于Spark底层的组件，也得到了相应的优化。例如，Spark底 层增加了一个优化算法，那么Spark的SQL和机器学习包也会自动的优化。
2. 紧密集成，节省了各个组件组合使用时的部署，测试等时间。 3. 当向Spark增加新的组件时，其它的组件，可以立刻享用新组件的功能。 4. 无缝连接不同的处理模型。
1. 包含程序的main()方法，RDDs的定义和操作。(在上面的例子中，driver program就是Spark Shell它本身了)
2. 它管理很多节点，我们称作executors。 3. count()操作解释(每个executor计算文件的一部分，最后合并)。
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Spark的核心概念
SparkContext:
scala> val worldLines = lines.filter(line => line.contains("world")) pythonLines: spark.RDD[String] = FilteredRDD[...]
scala> worldLines .collect()
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Spark的核心概念
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Spark的组件
Spark项目实战培训大纲[共五篇]
![Spark项目实战培训大纲[共五篇]](https://img.taocdn.com/s3/m/71246823cd1755270722192e453610661fd95a50.png)
Spark项目实战培训大纲[共五篇]第一篇：Spark项目实战培训大纲Spark项目实战培训大纲第1 章 Spark 的设计与运行原理1、概述2、Spark 生态系统3、Spark 运行架构基本概念架构设计Spark 运行基本流程RDD 的设计与运行原理4、Spark 的部署方式5、Spark 和Hadoop 的交互6、在spark-shell 中运行代码spark-shell 命令启动spark-shell7、开发Spark 独立应用程序安装编译打包工具编写Spark 应用程序代码编译打包通过spark-submit 运行程序8、Spark 集群环境搭建集群概况集群部署方案9、在集群上运行Spark 应用程序启动Spark 集群采用独立集群管理器采用Hadoop YARN 管理器第2 章 RDD 编程实战1、RDD 编程基础RDD 创建RDD 操作持久化分区一个综合实例2、键值对RDD键值对RDD 的创建常用的键值对转换操作3、数据读写文件数据读写读写HBase 数据4、综合实例求TOP 值文件排序二次排序第3 章 Spark SQL 实战1、Spark SQL 简介Shark功能Spark SQL 架构为什么推出Spark SQL2、DataFrame 概述3、DataFrame 的创建4、DataFrame 的保存5、DataFrame 的常用操作6、从RDD 转换得到DataFrame 利用反射机制推断RDD 模式使用编程方式定义RDD 模式7、使用Spark SQL 读写数据库通过JDBC 连接数据库连接Hive 读写数据第4章 Spark Streaming实战1、流计算概述静态数据和流数据批量计算和实时计算流计算概念流计算框架流计算处理流程2、Spark Streaming Spark Streaming 设计Spark Streaming 与Storm 的对比Hadoop+Storm”架构转向Spark 架构3、DStream 操作概述Spark Streaming 工作机制编写Spark Streaming 程序的基本步骤创建StreamingContext 对象4、基本输入源文件流RDD 队列流5、高级数据源Kafka 简介Kafka 准备工作Spark 准备工作编写Spark Streaming 程序使用Kafka 数据源第6章 Spark Mllib 实战1、基于大数据的机器学习2、Spark机器学习库MLlib 概述3、机器学习流水线流水线的概念流水线工作过程4、特征提取、转换和选择特征提取特征转换特征选择局部敏感哈希5、分类算法逻辑回归分类器决策树分类器6、聚类算法K-Means 聚类算法GMM 聚类算法8、协同过滤算法第7章 Spark监控和优化1、Spark UI 监控界面标签类型各个界面用途、界面各个元素含义执行计划图异常分析2、常见优化分析框架配置优化应用配置优化Rdd初始分区数spark sql的调优spark stream的调优shuffle的关注3、问题关注点多表关联多数据集处理Spark可选可视化方案Spark内存调度Spark垃圾回收第二篇：Excel实战培训大纲[定稿] Excel实战培训大纲（共360分种）一、提高操作操作速度（45分种）1、快速选取、定位技巧2、快速输入、复制及粘贴技巧3、复制表格格式不变的技巧4、单元格批量合并和批量解除合并5、设置快捷工具栏和自定义快捷键6、用超级链接设置跳转（HYPERLINK函数）7、用组与组合让界面更灵活8、快速转换单元格的数字格式二、让Excel更安全（30分种）1、保护Excel文件2、保护Excel工作表3、保护和隐藏单元格公式和内容4、设置单元格输入限制和权限三、让Excel具有智能化（50分种）1、自定义格式设置自动适合内容显示2、条件格式功能设置动态提醒3、数据有效性自动产生二级下拉列表四、数据的筛选（40分钟）1、自动筛选a)普通筛选b)自定义条件筛选c)用subtotal函数筛选后求和2、高级筛选a)高级筛选的基本操作 b)高级筛选的高级操作五、数据的查找、定位、替换、核对（80分种）1、手工查找2、通配符查找3、使用函数进行查找a)IF+iserror判断查找是否成功 b)Vookup函数c)Mactch+indirect反方向查找d)Lookup的特殊位置查找e)Countif查找是否存在 f)Sumproduct的多条件查找4、不同工作表、工作簿之间的数据核对a)设置方便的核对窗口b)条件格式法核对c)函数+筛选法核对d)高级筛选法核对 e)合并计算法核对六、数据的汇总与统计（80）1、强大的汇总工具-数据透视表2、方便灵活-分类汇总。
spark培训计划
spark培训计划1. 培训目标本培训计划旨在帮助学员全面了解和掌握Apache Spark的基本概念、核心功能以及高级应用，能够在实际工作中熟练使用Spark进行大数据处理和分析。
2. 培训对象本培训适合对大数据处理有一定了解并且具备基本编程经验的人员，包括但不限于数据工程师、数据分析师、软件工程师等。
3. 培训内容本培训计划为期5天，内容包括理论课程、实践操作和案例分析。
具体内容如下：第一天- 介绍：大数据处理概念、Spark简介- 环境搭建：Spark安装与配置- Spark基础：RDD、DataFrame、DataSet的概念和用法第二天- Spark SQL：SQL查询、DataFrame操作- 数据源与格式：数据读取与写入、Parquet、Avro等格式处理- 实践操作：基本数据操作演练第三天- Spark Streaming：流数据处理概念和应用- 实时处理案例：使用Spark Streaming处理实时数据- 实践操作：流数据处理演练第四天- MLlib：机器学习库介绍和使用- MLlib实践：基本算法讲解和案例分析- 实践操作：机器学习模型训练与评估第五天- Spark应用案例分析：真实案例分析和总结- 总结与展望：Spark发展趋势和学习建议- 答疑与交流：结合学员实际问题进行交流4. 培训方式本培训以理论教学与实践操作相结合的方式进行。
每天上午进行理论课程授课和案例分析，下午进行实践操作和作业。
5. 培训师资培训由具有丰富实战经验和教学经验的Spark专家或工程师进行培训。
6. 培训评估每天结束时进行学员理解程度的小测试，并在最后一天进行培训总结和结业考核。
7. 培训证书培训结束后，学员将获得由机构颁发的培训结业证书。
8. 后续支持培训结束后，学员可以享有一定的培训后支持，如课程答疑、学习资源分享等。
通过本培训计划，学员将能够全面了解和掌握Apache Spark的相关知识和技能，为将来在实际工作中更好地应用Spark进行大数据处理和分析打下良好的基础。
spark学习路线及参考课程
spark学习路线及参考课程⼀、Scala编程详解：第1讲-Spark的前世今⽣第2讲-课程介绍、特⾊与价值第3讲-Scala编程详解：基础语法第4讲-Scala编程详解：条件控制与循环第5讲-Scala编程详解：函数⼊门第6讲-Scala编程详解：函数⼊门之默认参数和带名参数第7讲-Scala编程详解：函数⼊门之变长参数第8讲-Scala编程详解：函数⼊门之过程、lazy值和异常第9讲-Scala编程详解：数组操作之Array、ArrayBuffer以及遍历数组第10讲-Scala编程详解：数组操作之数组转换第11讲-Scala编程详解：Map与Tuple第12讲-Scala编程详解：⾯向对象编程之类第13讲-Scala编程详解：⾯向对象编程之对象第14讲-Scala编程详解：⾯向对象编程之继承第15讲-Scala编程详解：⾯向对象编程之Trait第16讲-Scala编程详解：函数式编程第17讲-Scala编程详解：函数式编程之集合操作第18讲-Scala编程详解：模式匹配第19讲-Scala编程详解：类型参数第20讲-Scala编程详解：隐式转换与隐式参数第21讲-Scala编程详解：Actor⼊门⼆、课程环境搭建：第22讲-课程环境搭建：CentOS 6.5集群搭建第23讲-课程环境搭建：Hadoop 2.4.1集群搭建第24讲-课程环境搭建：Hive 0.13搭建第25讲-课程环境搭建：ZooKeeper 3.4.5集群搭建第26讲-课程环境搭建：kafka_2.9.2-0.8.1集群搭建第27讲-课程环境搭建：Spark 1.3.0集群搭建三、Spark核⼼编程：第28讲-Spark核⼼编程：Spark基本⼯作原理与RDD第29讲-Spark核⼼编程：使⽤Java、Scala和spark-shell开发wordcount程序第30讲-Spark核⼼编程：wordcount程序原理深度剖析第31讲-Spark核⼼编程：Spark架构原理第32讲-Spark核⼼编程：创建RDD实战（集合、本地⽂件、HDFS⽂件）第33讲-Spark核⼼编程：操作RDD实战（transformation和action案例实战）第34讲-Spark核⼼编程：transformation操作开发案例实战第35讲-Spark核⼼编程：action操作开发案例实战第36讲-Spark核⼼编程：RDD持久化详解第37讲-Spark核⼼编程：共享变量（Broadcast Variable和Accumulator）第38讲-Spark核⼼编程：⾼级编程之基于排序机制的wordcount程序第39讲-Spark核⼼编程：⾼级编程之⼆次排序实战第40讲-Spark核⼼编程：⾼级编程之topn与分组取topn实战四、Spark内核源码深度剖析：第41讲-Spark内核源码深度剖析：Spark内核架构深度剖析第42讲-Spark内核源码深度剖析：宽依赖与窄依赖深度剖析第43讲-Spark内核源码深度剖析：基于Yarn的两种提交模式深度剖析第44讲-Spark内核源码深度剖析：SparkContext初始化原理剖析与源码分析第45讲-Spark内核源码深度剖析：Master主备切换机制原理剖析与源码分析第46讲-Spark内核源码深度剖析：Master注册机制原理剖析与源码分析第47讲-Spark内核源码深度剖析：Master状态改变处理机制原理剖析与源码分析第48讲-Spark内核源码深度剖析：Master资源调度算法原理剖析与源码分析第49讲-Spark内核源码深度剖析：Worker原理剖析与源码分析第50讲-Spark内核源码深度剖析：Job触发流程原理剖析与源码分析第51讲-Spark内核源码深度剖析：DAGScheduler原理剖析与源码分析（stage划分算法与task最佳位置算法）第52讲-Spark内核源码深度剖析：TaskScheduler原理剖析与源码分析（task分配算法）第53讲-Spark内核源码深度剖析：Executor原理剖析与源码分析第54讲-Spark内核源码深度剖析：Task原理剖析与源码分析第55讲-Spark内核源码深度剖析：Shuffle原理剖析与源码分析（普通Shuffle与优化后的Shuffle）第56讲-Spark内核源码深度剖析：BlockManager原理剖析与源码分析（Spark底层存储机制）第57讲-Spark内核源码深度剖析：CacheManager原理剖析与源码分析第58讲-Spark内核源码深度剖析：Checkpoint原理剖析与源码分析五、Spark性能优化：第59讲-Spark性能优化：性能优化概览第60讲-Spark性能优化：诊断内存的消耗第61讲-Spark性能优化：⾼性能序列化类库第62讲-Spark性能优化：优化数据结构第63讲-Spark性能优化：对多次使⽤的RDD进⾏持久化或Checkpoint第64讲-Spark性能优化：使⽤序列化的持久化级别第65讲-Spark性能优化：Java虚拟机垃圾回收调优第66讲-Spark性能优化：提⾼并⾏度第67讲-Spark性能优化：⼴播共享数据第68讲-Spark性能优化：数据本地化第69讲-Spark性能优化：reduceByKey和groupByKey第70讲-Spark性能优化：shuffle性能优化六、Spark SQL：第71讲-课程环境搭建：Spark 1.5.1新版本特性、源码编译、集群搭建第72讲-Spark SQL：前世今⽣第73讲-Spark SQL：DataFrame的使⽤第74讲-Spark SQL：使⽤反射⽅式将RDD转换为DataFrame第75讲-Spark SQL：使⽤编程⽅式将RDD转换为DataFrame第76讲-Spark SQL：数据源之通⽤的load和save操作第77讲-Spark SQL：Parquet数据源之使⽤编程⽅式加载数据第78讲-Spark SQL：Parquet数据源之⾃动分区推断第79讲-Spark SQL：Parquet数据源之合并元数据第80讲-Spark SQL：JSON数据源复杂综合案例实战第81讲-Spark SQL：Hive数据源复杂综合案例实战第82讲-Spark SQL：JDBC数据源复杂综合案例实战第83讲-Spark SQL：内置函数以及每⽇uv和销售额统计案例实战第84讲-Spark SQL：开窗函数以及top3销售额统计案例实战第85讲-Spark SQL：UDF⾃定义函数实战第86讲-Spark SQL：UDAF⾃定义聚合函数实战第87讲-Spark SQL：⼯作原理剖析以及性能优化第87讲-Spark SQL：与Spark Core整合之每⽇top3热点搜索词统计案例实战第87讲-Spark SQL：核⼼源码深度剖析（DataFrame lazy特性、Optimizer优化策略等）第87讲-Spark SQL：延伸知识之Hive On Spark七、Spark Streaming：第88讲-Spark Streaming：⼤数据实时计算介绍第89讲-Spark Streaming：DStream以及基本⼯作原理第90讲-Spark Streaming：与Storm的对⽐分析第91讲-Spark Streaming：实时wordcount程序开发第92讲-Spark Streaming：StreamingContext详解第93讲-Spark Streaming：输⼊DStream和Receiver详解第94讲-Spark Streaming：输⼊DStream之基础数据源以及基于HDFS的实时wordcount案例实战第95讲-Spark Streaming：输⼊DStream之Kafka数据源实战（基于Receiver的⽅式）第96讲-Spark Streaming：输⼊DStream之Kafka数据源实战（基于Direct的⽅式）第97讲-Spark Streaming：DStream的transformation操作概览第98讲-Spark Streaming：updateStateByKey以及基于缓存的实时wordcount案例实战第99讲-Spark Streaming：transform以及⼴告计费⽇志实时⿊名单过滤案例实战第100讲-Spark Streaming：window滑动窗⼝以及热点搜索词滑动统计案例实战第101讲-Spark Streaming：DStream的output操作以及foreachRDD性能优化详解第102讲-Spark Streaming：与Spark SQL结合使⽤之top3热门商品实时统计案例实战第103讲-Spark Streaming：缓存与持久化机制详解第104讲-Spark Streaming：Checkpoint机制详解（Driver⾼可靠⽅案详解）第105讲-Spark Streaming：部署、升级和监控实时应⽤程序第106讲-Spark Streaming：容错机制以及事务语义详解第107讲-Spark Streaming：架构原理深度剖析第108讲-Spark Streaming：StreamingContext初始化与Receiver启动原理剖析与源码分析第109讲-Spark Streaming：数据接收原理剖析与源码分析第110讲-Spark Streaming：数据处理原理剖析与源码分析（block与batch关系透彻解析）第111讲-Spark Streaming：性能调优详解第112讲-课程总结（学到了什么？达到了什么⽔平？）Spark开发进阶(升级内容！)⼀、Scala编程进阶：第113讲-Scala编程进阶：Scaladoc的使⽤第114讲-Scala编程进阶：跳出循环语句的3种⽅法第115讲-Scala编程进阶：多维数组、Java数组与Scala数组的隐式转换第116讲-Scala编程进阶：Tuple拉链操作、Java Map与Scala Map的隐式转换第117讲-Scala编程进阶：扩⼤内部类作⽤域的2种⽅法、内部类获取外部类引⽤第118讲-Scala编程进阶：package与import实战详解第119讲-Scala编程进阶：重写field的提前定义、Scala继承层级、对象相等性第120讲-Scala编程进阶：⽂件操作实战详解第121讲-Scala编程进阶：偏函数实战详解第122讲-Scala编程进阶：执⾏外部命令第123讲-Scala编程进阶：正则表达式⽀持第124讲-Scala编程进阶：提取器实战详解第125讲-Scala编程进阶：样例类的提取器实战详解第126讲-Scala编程进阶：只有⼀个参数的提取器第127讲-Scala编程进阶：注解实战详解第128讲-Scala编程进阶：常⽤注解介绍第129讲-Scala编程进阶：XML基础操作实战详解第130讲-Scala编程进阶：XML中嵌⼊scala代码第131讲-Scala编程进阶：XML修改元素实战详解第132讲-Scala编程进阶：XML加载和写⼊外部⽂档第133讲-Scala编程进阶：集合元素操作第134讲-Scala编程进阶：集合的常⽤操作⽅法第135讲-Scala编程进阶：map、flatMap、collect、foreach实战详解第136讲-Scala编程进阶：reduce和fold实战详解⼆、Spark核⼼编程进阶：第137讲-环境搭建-CentOS 6.4虚拟机安装第138讲-环境搭建-Hadoop 2.5伪分布式集群搭建第139讲-环境搭建-Spark 1.5伪分布式集群搭建第140讲-第⼀次课程升级⼤纲介绍以及要点说明第141讲-Spark核⼼编程进阶-Spark集群架构概览第142讲-Spark核⼼编程进阶-Spark集群架构的⼏点特别说明第143讲-Spark核⼼编程进阶-Spark的核⼼术语讲解第144讲-Spark核⼼编程进阶-Spark Standalone集群架构第145讲-Spark核⼼编程进阶-单独启动master和worker脚本详解第146讲-Spark核⼼编程进阶-实验：单独启动master和worker进程以及启动⽇志查看第147讲-Spark核⼼编程进阶-worker节点配置以及spark-evn.sh参数详解第148讲-Spark核⼼编程进阶-实验：local模式提交spark作业第149讲-Spark核⼼编程进阶-实验：standalone client模式提交spark作业第150讲-Spark核⼼编程进阶-实验：standalone cluster模式提交spark作业第151讲-Spark核⼼编程进阶-standalone模式下的多作业资源调度第152讲-Spark核⼼编程进阶-standalone模式下的作业监控与⽇志记录第153讲-Spark核⼼编程进阶-实验：运⾏中作业监控以及⼿⼯打印⽇志第154讲-Spark核⼼编程进阶-yarn-client模式原理讲解第155讲-Spark核⼼编程进阶-yarn-cluster模式原理讲解第156讲-Spark核⼼编程进阶-实验：yarn-client模式提交spark作业第157讲-Spark核⼼编程进阶-yarn模式下⽇志查看详解第158讲-Spark核⼼编程进阶-yarn模式相关参数详解第159讲-Spark核⼼编程进阶-spark⼯程打包以及spark-submit详解第160讲-Spark核⼼编程进阶-spark-submit⽰例以及基础参数讲解第161讲-Spark核⼼编程进阶-实验：spark-submit简单版本提交spark作业第162讲-Spark核⼼编程进阶-实验：spark-submit给main类传递参数第163讲-Spark核⼼编程进阶-spark-submit多个⽰例以及常⽤参数详解第164讲-Spark核⼼编程进阶-SparkConf、spark-submit以及spark-defaults.conf第165讲-Spark核⼼编程进阶-spark-submit配置第三⽅依赖第166讲-Spark核⼼编程进阶-spark算⼦的闭包原理详解第167讲-Spark核⼼编程进阶-实验：对闭包变量进⾏累加操作的⽆效现象第168讲-Spark核⼼编程进阶-实验：在算⼦内打印数据的⽆法看到现象第169讲-Spark核⼼编程进阶-mapPartitions以及学⽣成绩查询案例第170讲-Spark核⼼编程进阶-mapPartitionsWithIndex以开学分班案例第171讲-Spark核⼼编程进阶-sample以及公司年会抽奖案例第172讲-Spark核⼼编程进阶-union以及公司部门合并案例第173讲-Spark核⼼编程进阶-intersection以及公司跨多项⽬⼈员查询案例第174讲-Spark核⼼编程进阶-distinct以及⽹站uv统计案例第175讲-Spark核⼼编程进阶-aggregateByKey以及单词计数案例第176讲-Spark核⼼编程进阶-cartesian以及服装搭配案例第177讲-Spark核⼼编程进阶-coalesce以及公司部门整合案例第178讲-Spark核⼼编程进阶-repartition以及公司新增部门案例第179讲-Spark核⼼编程进阶-takeSampled以及公司年会抽奖案例第180讲-Spark核⼼编程进阶-shuffle操作原理详解第181讲-Spark核⼼编程进阶-shuffle操作过程中进⾏数据排序第182讲-Spark核⼼编程进阶-会触发shuffle操作的算⼦第183讲-Spark核⼼编程进阶-shuffle操作对性能消耗的原理详解第184讲-Spark核⼼编程进阶-shuffle操作所有相关参数详解以及性能调优第185讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：移动端app访问流量⽇志分析第186讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：⽇志⽂件格式分析第187讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：读取⽇志⽂件并创建RDD第188讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：创建⾃定义的可序列化类第189讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：将RDD映射为key-value格式第190讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：基于deviceID进⾏聚合操作第191讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：⾃定义⼆次排序key类第192讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：将⼆次排序key映射为RDD的key第193讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：执⾏⼆次排序以及获取top10数据第194讲-Spark核⼼编程进阶-综合案例1：程序运⾏测试以及代码调试第195讲-Spark核⼼编程进阶-部署第⼆台CentOS机器第196讲-Spark核⼼编程进阶-部署第⼆个Hadoop节点第197讲-Spark核⼼编程进阶-将第⼆个Hadoop节点动态加⼊集群第198讲-Spark核⼼编程进阶-使⽤yarn-client和yarn-cluster提交spark作业三、Spark内核原理进阶：第199讲-Spark内核原理进阶-union算⼦内部实现原理剖析第200讲-Spark内核原理进阶-groupByKey算⼦内部实现原理剖析第201讲-Spark内核原理进阶-reduceByKey算⼦内部实现原理剖析第202讲-Spark内核原理进阶-distinct算⼦内部实现原理剖析第203讲-Spark内核原理进阶-cogroup算⼦内部实现原理剖析第204讲-Spark内核原理进阶-intersection算⼦内部实现原理剖析第205讲-Spark内核原理进阶-join算⼦内部实现原理剖析第206讲-Spark内核原理进阶-sortByKey算⼦内部实现原理剖析第207讲-Spark内核原理进阶-cartesian算⼦内部实现原理剖析第208讲-Spark内核原理进阶-coalesce算⼦内部实现原理剖析第209讲-Spark内核原理进阶-repartition算⼦内部实现原理剖析四、Spark SQL实战开发进阶：第210讲-Spark SQL实战开发进阶-Hive 0.13安装与测试第211讲-Spark SQL实战开发进阶-Thrift JDBC、ODBC Server第212讲-Spark SQL实战开发进阶-CLI命令⾏使⽤第213讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新闻⽹站关键指标离线统计第214讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页⾯pv统计以及排序和企业级项⽬开发流程说明第215讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：页⾯uv统计以及排序和count(distinct) bug说明第216讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：新⽤户注册⽐例统计第217讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：⽤户跳出率统计第218讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：版块热度排⾏榜统计第219讲-Spark SQL实战开发进阶-综合案例2：测试与调试五、Spark Streaming实战开发进阶：第220讲-Spark Streaming实战开发进阶-flume安装第221讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-flume风格的基于push的⽅式第222讲-Spark Streaming实战开发进阶-接收flume实时数据流-⾃定义sink的基于poll的⽅式第223讲-Spark Streaming实战开发进阶-⾼阶技术之⾃定义Receiver第224讲-Spark Streaming实战开发进阶-kafka安装第225讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：新闻⽹站关键指标实时统计第226讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页⾯pv实时统计第227讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：页⾯uv实时统计第228讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：注册⽤户数实时统计第229讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：⽤户跳出量实时统计第230讲-Spark Streaming实战开发进阶-综合案例3：版块pv实时统计六、Spark运维管理进阶：第231讲-Spark运维管理进阶-基于ZooKeeper实现HA⾼可⽤性以及⾃动主备切换第232讲-Spark运维管理进阶-实验：基于ZooKeeper实现HA⾼可⽤性以及⾃动主备切换第233讲-Spark运维管理进阶-基于⽂件系统实现HA⾼可⽤性以及⼿动主备切换第234讲-Spark运维管理进阶-实验：基于⽂件系统实现HA⾼可⽤性以及⼿动主备切换第235讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：通过Spark Web UI进⾏作业监控第236讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：standalone模式下查看历史作业的Web UI第237讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：启动HistoryServer查看历史作业的Web UI第238讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：使⽤curl+REST API进⾏作业监控第239讲-Spark运维管理进阶-作业监控-实验：Spark Metrics系统以及⾃定义Metrics Sink第240讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-静态资源分配原理第241讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-动态资源分配原理第242讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：standalone模式下使⽤动态资源分配第243讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-实验：yarn模式下使⽤动态资源分配第244讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-多个job资源调度原理第245讲-Spark运维管理进阶-作业资源调度-Fair Scheduler使⽤详解Spark2.0(升级内容！)七、Spark 2.0深⼊浅出第246讲-Spark 2.0-新特性介绍第247讲-Spark 2.0-新特性介绍-易⽤性：标准化SQL⽀持以及更合理的API第248讲-Spark 2.0-新特性介绍-⾼性能：让Spark作为编译器来运⾏第249讲-Spark 2.0-新特性介绍-智能化：Structured Streaming介绍第250讲-Spark 2.0-新特性介绍-Spark 1.x的Volcano Iterator Model技术缺陷分析第251讲-Spark 2.0-新特性介绍-whole-stage code generation技术和vectorization技术第252讲-Spark 2.0-Spark 2.x与1.x对⽐以及分析、学习建议以及使⽤建议第253讲-Spark 2.0-课程环境搭建：虚拟机、CentOS、Hadoop、Spark等第254讲-Spark 2.0-开发环境搭建：Eclipse+Maven+Scala+Spark第255讲-Spark 2.0-SparkSession、Dataframe、Dataset开发⼊门第256讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-初步体验untypd操作案例：计算部门平均年龄与薪资第257讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-action操作：collect、count、foreach、reduce等第258讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-基础操作：持久化、临时视图、ds与df互转换、写数据等第259讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：coalesce、repartition第260讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：distinct、dropDuplicates第261讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：except、filter、intersect第262讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：map、flatMap、mapPartitions第263讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：joinWith第264讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：sort第265讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-typed操作：randomSplit、sample第266讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-untyped操作：select、where、groupBy、agg、col、join 第267讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数：avg、sum、max、min、count、countDistinct 第268讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-聚合函数：collect_list、collect_set第269讲-Spark 2.0-Dataset开发详解-其他常⽤函数第270讲-Spark 2.0-Structured Streaming：深⼊浅出的介绍第271讲-Spark 2.0-Structured Streaming：wordcount⼊门案例第272讲-Spark 2.0-Structured Streaming：编程模型第273讲-Spark 2.0-Structured Streaming：创建流式的dataset和dataframe第274讲-Spark 2.0-Structured Streaming：对流式的dataset和dataframe执⾏计算操作第275讲-Spark 2.0-Structured Streaming：output mode、sink以及foreach sink详解第276讲-Spark 2.0-Structured Streaming：管理streaming query第277讲-Spark 2.0-Structured Streaming：基于checkpoint的容错机制第278讲-Spark⾯试、简历中的项⽬编写以及实际⽣产环境的集群和资源配置等课程资源可以在B站搜索。
spark 培训计划
spark 培训计划一. 培训目标本培训计划旨在帮助学员全面掌握Spark框架的核心概念、基本原理和应用技巧，为其在大数据处理和分析领域提供扎实的基础知识和实际操作技能。
二. 培训对象本培训适合对大数据处理和分析技术感兴趣的IT从业人员、数据分析师、数据工程师等。
三. 培训大纲第一阶段：Spark基础1. Spark入门- 了解Spark框架- 理解Spark的分布式计算模型2. Spark核心组件- Spark Core- Spark SQL- Spark Streaming- Spark MLlib- Spark GraphX3. Spark环境搭建- 安装配置Spark环境- 掌握Spark集群的部署和管理4. Spark编程模型- 掌握RDD的概念和基本操作- 学习DataFrame和DataSet的使用第二阶段：Spark应用开发1. Spark基本操作- 实现数据加载与保存- 使用Transformations和Actions进行数据处理2. Spark SQL与DataFrames- 编写SQL查询- DataFrame的操作与转换3. Spark Streaming- 实时数据处理- 数据持续集成4. Spark MLlib- 机器学习算法- 模型训练与评估5. Spark GraphX- 图数据处理第三阶段：实战项目实践1. 设计与实现一个大数据处理项目- 采用Spark进行数据处理和分析- 实现数据可视化展示2. 进行性能优化- 识别和解决Spark应用中的性能问题3. 安全与监控- 使用Spark的安全机制- 监控Spark应用的运行情况四. 培训方法1. 理论学习- 授课讲解- 互动讨论2. 实践操作- 练习项目- 实战项目开发3. 实际案例- 分享成功案例和经验五. 培训师资我们的培训师来自于大数据领域的资深专家和经验丰富的实战精英，拥有丰富的实际项目经验和成功案例，能够为学员提供系统全面的培训服务。
上海通用五菱乐驰SPARK转向系统培训教材
二．悬挂/定位/轮胎1. 悬架应用悬架类型麦弗逊式减震器最大长度475-481mm（18-19 in）最小长度321-327mm（12.5-13in）行程154mm(6 in)稳定杆直径24mm(0.9in)弹簧高度（无负载）374(14.7 in)润滑油类型（前轮毂轴承）M-8143 ANTIF BRG 润滑油应用悬架类型牵引臂式减震器最大长度394.5±3mm（15.5±.1in）最小长度257.5±3mm(10.1±.1in) 行程137mm(5.4in)后车轮轴承Clearance 394.5±3mm（15.5±.1in）无负载257.5±3mm(10.1±.1in)弹簧高度（无负载）291mm(11.5in)润滑油类型（后轮毂轴承）M-8143 ANTIF BRG润滑油悬架：前1.支柱拉杆2.前悬架装配3.内挡圈4.减震器支座固定5.支柱支座6.支柱轴承座7.支柱轴承8.弹簧上座9.弹簧座10.防尘罩11.螺旋弹簧12.支柱13.内轴承油封14.内轮毂轴承15.转向节16.防尘罩17.轮毂轴承座18.外轮毂轴承19.外轴承油封20.制动盘21.轮毂22.轮毂螺栓23.轮毂装配24.驱动轴毂紧固螺母25.控制臂螺栓26.开口销27.槽形螺母28.垫片29.稳定杆衬套30.控制臂油封31.固定夹32.控制臂衬套33.控制臂装配34.稳定杆35.稳定杆固定支承36. 前纵向下托架悬架：前车调节1. 拆卸防尘罩的卡箍2. 放松左右横拉杆末端的坚固螺母3. 旋转左右横拉杆来调整前车，调节后左右横拉杆长度须一致4. 紧固横拉杆螺母至45Nm5. 安装左右防尘罩的卡箍为调节前车旋转左右横拉杆朝相反方向直到达到正确的前车值，调节后确保两个横拉杆长度相等。
1. 减震器2. 缓冲块3. 弹簧上支座4. 弹簧5. 垫圈6. 衬套7. 横向杆8. 后桥9. 油封10. 内轮毂轴承11. ABS轮速激励环12. 外轴毂轴承13. 开口销14. 槽形螺母15. 后桥轴盖16. 牵引臂悬架：车轮轴承调节检查后车轮轴承偏摆1.释放驻车制动2.升起车辆3.通出移动车轮的顶端和底部的进出来检查车轮轴承后车轮轴承偏差（上下）0mm4.如轴承太松紧固槽形螺母5.如紧固之后仍松动更换轴承后车轮轴承预加负载1.释放驻车制动2.升起车辆并旋转车轮3.拆卸车轮4.用一弹簧秤来拉轮毂时检查扭矩标准（无负载）0.137~0.422Nm（1-4 lb-in）5.如果扭矩太松紧固螺母6.如果紧固后仍不符合标准更换轴承2. 定位及轮胎驾驶员转动转向盘，便可使汽车按所需方向行驶，但是，如果在直路上行驶时，驾驶员要靠不停地操作转向盘，才能保持车辆直线行驶，或者在转弯时，要用很大的力度，才能使车辆转向，则驾驶员要消耗很大体力和承受很大精神压力。
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培训大纲
一、Spark大数据实时处理与配置部署 1、Spark实时处理技术基础 2、Spark生态系统BDAS简介 3、Ubuntu环境的准备 4、Hadoop2.X和Scala 5、搭建Spark开发环境 6、Idea编译和运行 7、Spark监控管理 8、Spark应用程序部署
“SPARK数据处理核心技术与案例引入Spark的基本原理，重点讲解多种常用的功能和特性，以及 Spark软件的实用技术和处理方法，紧密结合应用实例，针对工作中存在的疑 难问题进行分析讲解和专题讨论，有效提升解决复杂问题的能力。
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培训大纲
四、Spark流数据处理工具Streaming 1、流数据处理工具Streaming 2、Spark Streaming流数据架构 3、Spark Streaming原理 4、Spark Streaming优化 5、Spark Streaming实例 6、Storm和Spark的区别与比较
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时间地点
• 时间：2016年07月22日----07月25日 • 地点：北京
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培训费用
• RMB:3900元/人（含报名费、授课费、教材资料费等） • 食宿可统一安排，费用自理
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培训对象
• 从事金融、计算机、农业、林业、医药与医学、环境、能源、电力等行业相 关的企事业单位技术骨干
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培训大纲
二、Spark-Scala编程 1、Scala基本语法 2、Scala开发环境搭建 3、Scala基本数据类型 4、Scala类和对象 5、Scala函数式编程
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培训大纲
三、Spark分布式计算框架与数据读取、存储 1、Spark计算模型 2、Spark编程模型操作与解析 3、Scala开发Spark应用程序 4、弹性分布式数据集RDD 5、Spark的I/O机制 6、Transformation算子分类及功能 7、Actions算子分类及功能 8、Spark中的数据压缩 9、Spark的数据读取与存储
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培训大纲
六、Spark案例应用与详解 1、Spark在商业OLAP中的应用案例详解与分析 2、Spark在线广告CTR预测应用案例详解与分析
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培训大纲
五、Spark大规模图处理工具GraphX 1、大规模图处理工具GraphX 2、GraphX的运行架构与核心原理 3、GraphX操作使用 4、table operator和graph operator区别 5、构建一个GraphX 6、GraphX使用实例 7、ShortestPaths图算法详解 8、PageRank图算法详解与图算法实战 9、TriangleCount图算法详解